NASA部署了一个公开的基于智能体的搜索系统，旨在帮助地学社区通过自然语言查询找到相关的数据集和工具。该服务利用NASA Earth Observation Knowledge Graph (NASA EO-KG)来解决在数千个地学资产中定位资源的困难。

  • 该系统推出了NASA-EO-Bench，一个包含47k查询-数据集对的开放基准测试，其中包括21k基于任务的查询。
  • 在该基准测试上微调的神经评分器优于cosine和BM25基线。
  • 通过分数融合将神经评分器与BM25结合，使Recall@10 (R@10)和MRR提升了5倍以上。
  • 添加零样本智能体重排阶段，在不进行额外训练的情况下，使200个查询的分层子集上的MRR提高了28%。

作者证明了潜在知识图谱的价值通过智能体搜索得到了显著放大，表明LLM的推理能力补充了监督检索方法。